近期，我院袁锋副教授主持的“非表达性使用理论与人工智能训练合理使用制度之构建”获中国法学会2024年度部级法学研究课题一般课题立项。张亚琼博士主持的“生成式人工智能视域下“后新闻生产”的风险与应对”、姜博博士主持的“AIGC赋能广电行业内容生产的创新应用研究”获2024年度中国博士后科学基金第76批面上项目资助。
袁锋：“非表达性使用理论与人工智能训练合理使用制度之构建”
【项目简介】
近期ChatGPT等智能内容生成技术的变革式发展催生出人工智能的出版高峰。然而人工智能出版物的出现却对传统著作权法等私权法律带来巨大冲击，尤以训练数据引发的著作权定性问题最为凸显。传统著作权理论和制度无法对此提供合理解释。隐含于著作权制度体系以及各国立法、司法实践中的非表达性使用理论可以成为解决这一新型问题的关键。在合理使用的框架内构建和适用非表达性使用，不仅能够实现更高的制度效益，而且符合新技术环境下合理使用制度的开放性趋势和技术政策导向，也符合“三步检验标准”。人工智能训练数据应被视为非表达性合理使用的一种类型。我国在立法当中应新设专门的非表达性合理使用条款，并将训练数据等文本与数据挖掘（TDM）作为其中的一个类型予以明确。
张亚琼：“生成式人工智能视域下‘后新闻生产’的风险与应对”
【项目简介】
“发展负责任的人工智能”是我国人工智能治理的重要原则。本项目聚焦于人机协同再格式化框架下“后新闻生产”中的风险挑战与保护应对，关注到新闻作为人工智能生成物的一种类型，其权利保护问题被裹挟在人工智能生成物的探讨之中，引起的特别关注较少，项目从新闻生产逻辑、技术发展逻辑与法律理论分析入手，结合深度访谈，对新闻作品属性、数据属性与从业者角色属性以及风险可能性进行类型化定位。提出CRT模型——类型化（categorization）、责任性（responsibility）和透明度（transparency），跳出“生产者—提供者”的二元结构，以“分类考量”为依据，以“责任共担”为核心，探索生成式人工智能“后新闻生产”的风险应对模式，推动人工智能时代我国新闻传播事业高质量发展。
姜博：“AIGC赋能广电行业内容生产的创新应用研究”
【项目简介】
习近平总书记指出，“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏”“如果我们不识变、不应变、不求变，就可能陷入战略被动，错失发展机遇，甚至错过整整一个时代”。然而，相较以Open AI、Google、Microsoft为代表的西方科技公司在智能模型研发领域形成“三足鼎立”的发展势头，我国相关企业暂时扮演着“追随者”的角色。特别是在全球通用的50亿大模型数据训练集里，中文语料仅占比1.3%。面对这一窘境，本项目尝试提供一种新的研究视角，即理解智能技术的最佳方式在于“从技而谈”。研究旨在融合计算机科学的理论经验关照广电视听内容生产的智能变革，打破既有研究成果囿于哲学、文艺学、伦理学等人文社科内部的视野局限，探索与归纳广电行业信息化、数字化、智能化发展的应用方案。
供稿|许 洁
编辑|张言秀
责编|芥 末
